1. 서론
기후변화의 영향으로 불확실성이 커지면서, 극단적인 강도의 재해가 더 빈번히 일어날 것으로 예측되고 있다. 자연재해의 강도와 빈도가 평균값을 중심으로 종 모양을 이루는 정규분포를 가지고 있을 때, 꼬리(tail) 부분이 얇아야 예측력이 높아지고 그에 대한 대응도 가능한데, 기후변화의 영향으로 꼬리 부분이 두터워지는, 즉 Fat-tail risk가 증가하고 있다.1) 그로 인해 평균적인 강도와 빈도를 가진 재해가 아닌 극단적인 강도의 재해가 발생할 확률이 커지고 그 빈도 또한 증가할 가능성이 높아지고 있는 상황이다(IPCC, 2012).
기후변화에 따른 불확실성의 증가는 자연재해의 규모와 강도에 대한 예측을 점점 더 어렵게 만들고 있지만, 우리가 통제하고 관리할 수 있는 부분과 요인이 반드시 존재하며, 한정된 예산을 가지고 효율적으로 자연재해에 대응하기 위해서도 우리가 통제할 수 있는 요인이 무엇인지 파악하고 그에 대한정책을 마련하는 것이 필요한 시점이다. 궁극적으로는 통제 가능한 요인을 확인하고 그 부분을 보완하고 강화한다면 자연재해에 회복탄력적인(resilient) 사회를 구축하는데 기여할 수 있을 것이다.
이와 같은 배경으로 본 연구는 우리나라에서 그 동안 활발히 논의되지 않았던 자연재해에 영향을 미치는 결정적인 요인을 고찰하고자 한다. 자연재해는 특정 요인에 의해 발생하지 않으며, 다양한 요인들이 복합적으로 작용하여 나타나는 현상으로 강우량과 같은 기후요인과 더불어, 인구성장, 경제활동, 도시화 등과 같은 인문사회 및 경제적 요인도 고려할 수 있다. 이에 본 연구는 패널모형을 적용하여 자연재해 결정요인의 다양성을 반영하고, 자연재해 피해가 과연 기후요인에 의한 것인지, 인문사회 및 경제적 요인 등에 의한 것인지, 그 영향력은 얼마나 되는지를 실증 분석하고자 한다.
논의의 순서는 다음과 같다. 우선 자연재해 피해의 결정요인에 대한 기존 문헌을 검토하여 가설을 설정하고, 종속변수, 독립변수의 선정과 패널모형을 설명한다. 그리고 분석결과로서 자연재해 피해의 결정요인에 대한 가설을 검증하고 시사점을 고찰한다. 마지막으로 결론과 향후 연구방향을 다룬다.
2. 선행연구
자연재해 피해를 결정하는 요인에 관한 국내 선행연구는 다소 부족한 상황이며, 상당수의 기존 연구들이 토목공학, 건축공학적 측면에서 홍수, 가뭄 등이 발생했을 때, 피해를 저감시키기 위한 댐, 저류지와 같은 구조물에 집중되어 있으며, 기타분야에서는 자연재해 피해를 줄이기 위한 정책수단을 제안하는 수준에 머물러 있다. 또한 방법론 측면에서도 시계열분석 또는 횡단면 분석에 한정되어 있으며, 강원도 등 일부지역을 대상으로 자연재해 특성과 원인을 분석하는 연구에 그쳐 국가단위의 자연재해 특성과 원인에 대한 분석은 부족한 상황이다.
우리나라에서 발생하는 자연재해의 대부분이 홍수임을 감안할 때, 홍수 피해 규모를 결정하는 요인에 대한 선행연구들을 중점적으로 살펴보았다.2) 공통적으로 홍수가 태풍, 호우 등 기상현상과 밀접하게 관련되어 있음을 실증적으로 보여주었다(Changnon, 1980; Changnon, 1996, Pielke and Downton,2000). 1990년대 이전의 연구에서는 기상현상을 자연적 요소로서 통제할 수 없는 요인으로 분석하였지만, 1990년대 후반부터는 기후에 미치는 인간 활동의 영향이 커지고 기후변화로 인해 재해의 강도와 빈도가 변화하고 있음을 밝혀내었다(Karland Knight, 1998). 과거에는 자연재해라는 것이 자연현상의 하나로 인식하였지만, 이제는 인간의 활동과 관련된 요인들의 영향이 중요한 원인이 될 수 있다는 인식이 점점 더 강해지고 있는 것이다. 즉, 자연재해가 원천적으로는 집중호우, 대설 등 자연현상에 의해서 발생하지만, 피해의 규모와 범위에는 사회경제적, 정책적 조건들이 영향을 미칠 수 있다는 것이다.
이와 같은 인식의 변화로 사회경제적 요인과 정책적 요인 등이 자연재해 피해 또는 인명피해 규모에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 시도가 이루어졌다(Kunkel et al., 1999;Toya and Skidmore, 2007). 사회경제적 요인으로는 인구, 소득수준 등에 따라 자연재해 피해규모가 달라질 수 있음을 보여주었다. 특히 소득과 관련해서는 소득이 높을수록 가치가 높은 자산으로 인해 피해 규모가 커진다는 결과와 재해예방을 위한 장비와 시설투자로 인해 피해 규모가 상대적으로 작다는 결과가 공존한다. Kunkel et al. (1999)는 자산의 가치가 높고 부(wealth)가 점점 축적되면서 동일한 수준의 자연재해에도 피해액이 더 커질 수 있음을 지적하였다. 반면, Toya and Skidmore(2007)는 소득이 높은 국가일수록 자연재해 예방을 위한 사회간접자본시설에 대한 투자가 이루어지고 복구에 필요한 예산확보도 용이하여 피해규모가 감소할 수 있다고 주장하였다. 한편, 최근에는 소득과 자연재해 피해규모는 역 U자의 관계가 있다는 연구결과도 존재한다(Kellenberg and Mobarak, 2008). 따라서 소득과 자연재해 피해와의 관계는 일관된 결과를 보여주고 있지 않으며, 분석 대상이 되는 지역, 국가의 여러 가지 조건과 모형에 활용된 변수에 따라 다양한 해석이 가능한 것으로 풀이된다.
사회경제적 요인과 더불어 도시화와 자연재해의 관계에 대한 연구도 많이 이루어졌다(Lundgren, 1999; WMO and GWP, 2008). 이 연구들의 공통된 주장은 사회경제적 요인인 인구와 소득수준이 증가하는 자체가 자연재해 피해규모를 증가시키기 보다는 인구와 소득이 늘어남에 따라 변화된 토지이용이 자연재해와 더욱 밀접하게 관련되어 있다고 주장하였다. 즉, 도시화로 인해 불투수면 면적이 증가하여 집중호우 시 배수능력에 문제가 발생하고 이것이 재해로 이어질 수 있다는 것이다. 이와 같은 인간의 활동과 밀접하게 관련된 도시화 요인이 자연재해 피해 규모를 결정하는데 중요한 역할을 하고 있다는 주장은 역으로 생각하면 인간의 노력으로 자연재해 피해 규모를 감소시킬 수 있음을 보여준다. 즉, 불투수면 면적을 증가시키는 도시화를 지양하고, 투수층을 늘려나가는 토지이용을 고려한 도시계획이 적용된다면 자연재해 피해를 저감시킬 수 있음을 의미한다.
한편, 자연재해 관리 정책에 따라 피해 규모가 달라질 수 있음을 보여준 연구도 있다. Labaton(1993)은 자연재해가 매년 반복됨에도 불구하고 정부의 자연재해 관리 정책이 제대로 효과를 내지 못하고 있다고 지적하였다. Changnon(1996)도 인구증가, 도시화, 정부의 정책에 따라 재해피해 규모가 어떻게 달라질 수 있는지 미국을 대상으로 실증적으로 분석하였다.
국내에서도 자연재해 피해를 결정하는 요인들에 대하여 분석한 연구가 존재한다. Choi(2004)은 경기도를 대상으로 패널모형을 통해 자연재해 피해 결정요인을 분석하였는데, 인문사회적 요인(인구밀도), 자연적 요인(강수량), 물리적 요인(도시적 토지이용), 방재적 요인(제방면적 등)로 구분하여 고찰하였다. 그 결과, 강수량과 관련된 자연적 요인의 영향이 가장 큰 것으로 나타났으며, 도시적 토지이용도 유의미하게 영향을 미치는 것으로 분석되었으나 인구밀도와 제방면적은 유의미한 계수를 보여주지 못했다. Jeong and Heo(2013)는 강원도를 대상으로 결정요인을 분석하였으며, 기후요인과 사회경제적 요인을 중심으로 자연재해 피해액에 미치는 영향을 살펴보았다. 종속변수로 총 피해액, 독립변수로 1인당 지역내총생산, 인구, 면적 등 사회경제적 요인과 호우일수, 풍속 등 기후요인을 구성하여 분석하였다. 그 결과 기후요인이 가장 크게 영향을 미치며, 소득수준은 자연재해에 대한 취약성을 높이는 것으로 나타났다.
지금까지 자연재해 피해 결정요인에 대한 선행연구 결과들을 종합해보면, 자연재해는 강수, 강설 등 기후요인과 더불어 인간의 활동과 관련된 사회경제적 요인, 도시화 요인, 정책적 요인이 복합적으로 작용하면서 발생하는 것으로 보인다. 따라서 이러한 요인들 중 어떠한 요인이 우리나라의 자연재해 피해에 상대적으로 더 크게 영향을 미치는지 파악한다면 자연재해 피해를 최소화하기 위한 효과적인 정책 마련에 기여할 수 있을 것이다.
한편, 자연재해 피해 결정요인에 대한 국내연구는 소수에 불과하며, 분석대상도 경기도와 강원도로 제한적인 상황으로 우리나라의 자연재해 피해를 결정하는 특징적인 요인이 무엇인지 명확하게 보여주지 못하고 있다. 따라서 분석대상을 전국으로 확대하여 자연재해 피해의 결정요인을 도출한다면 기후변화 적응 차원에서 국가 단위의 자연재해 대응 전략 수립에 활용될 수 있을 것이다.
이에 본 연구는 분석대상을 국가로 확대하고, 결정요인으로 검토할 변수들도 더 세분화하여 우리나라의 자연재해 피해규모에 중요한 영향을 미치는 요인을 도출하는 점에서 선행연구와 차별화된다.
3. 연구방법 및 자료
자연재해 피해의 결정요인을 파악하기 위해 선행연구의 결과들을 고려하여 연구가설을 설정하고 패널모형을 통해 실증적으로 연구가설을 검증하고자 한다.
3.1 연구가설 설정
3.1.1 자연재해와 기후 요인
첫 번째 가설은 자연재해 피해를 결정하는 요인으로 기후요인이 가장 크게 영향을 미치는가에 대한 것이다. 기후 요인 이외에 사회경제적 요인, 도시화 요인 등이 자연재해에 영향을 준다는 것을 보여준 선행연구들이 많이 있지만, 자연재해는 우선적으로 자연현상, 기상현상에 가장 큰 영향을 받을 수밖에 없다. 게다가 기후변화로 인해 기온, 강수, 풍속 등의 기상 현상이 과거의 경험치를 넘어서는 이상기후로 이어지면서, 기후 요인이 자연재해 피해에 미치는 영향력은 더 증가할 것이라는 것이 첫 번째 가설의 논점이다.
이 가설을 검증하기 위해 본 연구에서는 자연재해 피해에 영향을 주는 기후 요인으로 강도 측면과 강우 규모 측면으로 살펴보기로 한다. 즉 단시간에 집중적으로 내리는 강우강도와 전체 기간 동안 많은 양이 내리는 강우 규모 중에 어느 것이 자연재해 피해에 더 크게 영향을 미치는지 분석한다. 이를 위해 본 연구에서는 강우강도를 나타내는 변수로 일 최대 강수량, 일 강수량 80 mm 이상인 날의 수, 강우 규모를 나타내는 변수로 연 강수량을 검토하였다.
3.1.2 자연재해와 사회경제적 요인
두 번째 가설은 자연재해 피해를 결정하는 요인으로 사회경제적인 특징이 자연재해 피해 규모에 차이를 가져오는가에 대한 것이다. 자연재해에 영향을 미치는 사회경제적 특징을 인구, 소득 또는 부(wealth)의 수준 등으로 살펴본 선행연구들이 많지만, 그 결과에 대한 해석은 두 가지 가능성을 보여주고 있다. 소득 또는 부의 수준이 높을수록 소유한 자산의 가치가 높아 동일한 강도의 자연재해에도 더 큰 피해액을 가진다는 해석이 있는 반면, 자연재해 예방 및 대응을 위한 사회간접자본시설, 인력, 투자환경이 잘 갖추어져 있어 자연재해피해액이 적다는 결과도 존재한다.
선행연구들은 주로 개인의 소득 또는 부의 수준과 자연재해피해와의 관계를 살펴보았는데, 본 연구는 소득 또는 부의 수준을 개인과 지방정부로 구분하여 살펴보고자 한다. 일반적으로 지방정부가 자연재해 예방과 복구를 담당하고 있지만, 상습적인 자연재해로 피해를 입은 개인이라면 지방정부에만 의존하지 않고 독자적으로 대응을 할 것이며, 개인의 소득 또는 부의 수준에 따라 자연재해에 대응하려는 노력도 다를 것으로 보인다.
이와 더불어, 지방정부의 소득 또는 부의 수준도 자연재해피해 규모에 영향을 줄 수 있는 중요한 요인이 될 수 있다. 일반적으로 대규모 자연재해 발생시, 중앙정부에서 ‘특별재난지역’ 선포 및 긴급예산 지원 등을 발표하지만, 자연재해에 실제적으로 대응하는 주체는 결국 지방정부이며, 그것이 실제지역의 복구 및 지원 활동으로 이어지기까지는 상당한 시간이 걸린다.3) 자연재해 피해 규모는 얼마나 신속하게 대응하느냐, 시간차에 따라서도 달라질 수 있기 때문에 중앙정부의 지원이 이루어지기 전에 지방정부가 신속하게 대응한다면 피해규모는 달라질 수 있다. 결국 지방정부의 대응능력은 재정적인 부분과 연결될 수밖에 없는데, 재정적 여건이 양호한 지방정부는 자연재해 발생 후 상대적으로 복구를 위한 시설, 인적자원을 투입하는데 유리하며 이는 결과적으로 피해 규모를 줄일 수 있을 것이다.
예를 들면, 지역 전체의 소득수준은 낮다고 하더라도 그 지역의 일부 소득이 높은 개인은 장마철 홍수를 대비하여 배수펌프를 구매하는 등의 노력을 기울일 수 있으며, 반대로 개개인의 소득은 낮더라도 지방정부가 재정상황이 양호하면 모래주머니 배포, 저류조 설치 등의 사업을 할 수 있다. 즉 개인과 지방정부의 소득 또는 부의 수준에 따라 지역의 자연재해 피해액 규모가 달라질 수 있다는 것이 두 번째 가설의 논점이다.
본 연구에서는 자연재해 피해 규모에 영향을 미치는 사회경제적 요인으로 개인과 지방정부의 소득 또는 부의 수준을 중점적으로 살펴보기로 한다. 개인의 소득 또는 부의 수준을 나타내는 변수로 1인당 주민세액, 1인당 지역내총생산, 그리고 지방정부의 소득 또는 부의 수준을 나타내는 변수로 재정자립도 등을 검토하였다.
3.1.3 자연재해와 도시화 요인
세 번째 가설은 도시화 과정에서 나타난 토지이용의 변화가 자연재해 피해에 영향을 미치는가에 대한 것이다. 도시 개발로 불투수면 면적이 증가함에 따라 동일한 규모의 강우량에도 첨두유량이 증가하여 자연재해 피해를 증가시킬 것이라는 것이 세 번째 가설의 논점이다.
인구밀도와 소득수준이 유사한 도시화된 지역 사이에서도 자연재해에 대한 취약성 정도는 차이가 있을 수 있다. 토지이용계획 및 관리 정책에 따라 불투수면 면적을 최소화하고 일정 규모 이상의 투수층을 확보하고 있는 도시에서는 동일한강도의 자연재해에도 그 피해규모는 더 적을 수 있다. 반면, 불투수면에 대한 적절한 관리와 투수층 확보가 미흡한 도시지역은 상대적으로 자연재해에 더 취약한 상태로 피해규모도 더 클 수밖에 없을 것이다.
이를 실증적으로 분석하여 불투수면 면적이 자연재해 피해규모를 증가시키는 것을 보여준다면, 자연재해 예방 및 관리정책에서 도시계획의 중요성을 확인할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 자연재해 피해 규모를 결정하는 도시화 변수로 불투수면 면적, 도시화율 등을 검토하였다.
3.1.4 자연재해와 정책적 요인
네 번째 가설은 정부의 자연재해 관리 정책에 따라 자연재해 피해 규모가 달라질 수 있는가에 대한 것이다. 동일한 강도의 자연재해에 정부가 제방, 배수, 예경보시스템 등 자연재해 예방을 위한 투자에 효율적으로 예산을 투입하였다면 그렇지 않은 지역보다 피해규모가 작을 수 있다는 것이 네 번째 가설의 논점이다.
우리나라의 자연재해 관리 정책이 사후복구 중심으로 이루어지고 있고, 기후변화로 인해 강수의 특성에 대한 불확실성이 증가하는 상황에서 자연재해 예방 정책이 자연재해 피해액에 어떠한 영향을 미치는지 살펴볼 필요가 있다. 다만, 사후복구 중심으로 예산이 투입되기 때문에 지방정부의 자연재해예방을 위한 노력이 자연재해 피해액에 영향을 줄 수 있는 만큼 충분한 규모로 이루어지고 있는지는 미지수이다. 그럼에도 불구하고, 자연재해 예방 정책과 자연재해 피해액과의 관계를 살펴봄으로써 정부의 자연재해 관리 정책의 현주소를 간접적으로 파악할 수 있을 것이다.
이 가설을 검증하기 위해서는 지방정부가 자연재해 예방을 위해 실행한 사업의 결과, 예를 들면, 제방의 길이 또는 면적, 배수시설의 용량 등으로 살펴볼 수 있다. 아니면 자연재해 예방과 관련되어 있는 사업에 투입한 예산의 규모로 지방정부의 재해 예방 노력을 파악하는 것도 가능하다. 본 연구에서는 지역단위로 제방과 배수시설에 대한 자료를 확보하는 것이 어려워 정책적 요인으로 지방정부의 재해 예방 관련 활동에 투입된 예산을 검토하였다.
3.2 변수 선정
앞서 살펴본 선행연구 검토 결과와 연구가설의 논점을 반영하여 자연재해 결정요인과 관련한 변수를 선정하였다. 변수는 종속변수와 독립변수로 구성되며, 독립변수는 다시 사회경제적 요인, 지형적 요인, 도시화 요인, 정책적 요인, 기후 요인으로 구분하였다(Table 1).
Table 1
Dependent and independent variables
종속변수로 1인당 자연재해 피해액, 지역내총생산 대비 피해액, 자연재해 총 피해액 등을 고려할 수 있다. 1인당 자연재해 피해액의 경우, 인구 규모가 작은 지역에서는 재해피해액이 과대평가 될 수 있으며, 반대로 인구 규모가 큰 지역의 피해액은 과소평가 될 가능성이 높다. 지역내총생산 대비 피해액도 동일한 문제를 가질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 종속변수로 자연재해 총 피해액을 최종적으로 선택하였다.
자연재해 총 피해액에 영향을 미치는 독립변수는 크게 사회경제적 요인, 지형적 요인, 도시화 요인, 정책적 요인, 기후 요인으로 구성하였다.
본 연구에서는 자연재해 피해를 결정하는 사회경제적 요인을 개인과 지방정부 측면에서 살펴보고자 한다. 일반적으로 개인의 소득수준을 나타내는 대리변수로 1인당 지역내총생산이 대표적이나, 시군구 단위로 제공되는 자료가 없어 본 연구에서는 1인당 주민세액을 선정하였다.4) 지방정부의 재정적상황을 나타내는 대리변수로 총 수입을 나타내는 변수도 가능하나 본 연구에서는 재정자립도를 선정하였다. 지방정부의총 수입규모를 나타내는 변수는 중앙정부의 재정보조(지방교부세와 보조금 형태)와 지방세입, 지방채 등으로 구성되어 있어 중앙정부의 간섭과 영향력이 반영될 수밖에 없기 때문에 자연재해 관련 정책의 수립과 실행의 주체인 지방정부의 독립적인 영향력을 살펴보려는 본 연구의 의도와 다소 거리가 있다고 판단하였다. 반면, 재정자립도는 각 지방정부의 지방세와 세외 수입의 합을 일반회계세입으로 나눈 값으로써 자연재해 발생 시, 중앙정부의 대응능력과 구별되는 지방정부의 독립적인 대응능력을 간접적으로 살펴볼 수 있을 것으로 기대한다.
지형적 요인으로 지역의 평균경사도, 유역의 형상계수, 하천의 유무, 식생 현황, 토양의 형질 등과 같은 변수를 살펴볼 수 있다. 자연재해가 기본적으로 자연의 현상 중의 하나이고, 우리나라에서 발생하는 자연재해에서 홍수가 차지하는 비중이 크며, 자연재해 피해액 항목에서도 하천에서 발생하는 피해액의 비중이 큰 점을 고려하여 하천과 관련된 변수를 선정하였다. 선행연구에서는 주로 하천연장이 변수로 많이 적용되었으나, 시군구 단위로는 확보가 용이하지 않아 하천면적을 최종적으로 선정하였다. 이와 더불어 평균경사도와 형상계수 등의 영향을 간접적으로 파악하기 위해 227개 시군구 패널데이터에 5대강(한강, 금강, 섬진강, 영산강, 낙동강) 유역을 나타내는 더미변수를 추가하였다.
한편, 우리나라에서 발생하는 자연재해의 대부분이 호우, 태풍, 홍수에 해당하는 특징을 고려했을 때, 이러한 자연재해에 대한 취약성을 높이는 요인으로 도시화를 고려할 수 있다. 이에 선행연구들에서는 도시화 요인을 살펴볼 변수로 도시화율, 기반시설 면적, 불투수면 면적 등을 사용하였으며, 본 연구에서는 불투수면 면적을 선정하였다.
정책적 요인을 살펴보려는 이유는 자연재해 피해액의 규모가 자연재해 예방 및 복구 활동 등에 예산집행권을 갖고 있는 시군구 지방자치단체의 정책 및 투자에 따라 달라질 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 지방정부의 자연재해 예방을 위한 노력을 살펴보기 위해 지방재정연감 자료 중 세출 결산액의 ‘재난방재/민방위 항목’을 선정하였다.5)
기상청에서 설정한 호우주의보 및 특보 기준과 선행연구를 검토하여, 기후 요인으로 일 최대 강수량, 일 강수량 80 mm이상인 날, 연 강수량을 고려할 수 있다. 특히, 일 최대 강수량과 일 강수량 80 mm 이상인 날의 변수는 기후변화 취약성을 평가하는 선행연구들에서 홍수, 재해 부문의 기후노출을 측정하는데 사용하는 변수들이다. 본 연구에서는 강우강도와 더불어 강수량도 같이 살펴볼 필요가 있다고 판단하여 최종적으로 일 최대 강수량과 연강수량을 선택하였다.6)
3.3 패널데이터 구축 및 회귀모형 설정
본 연구에서는 자연재해 피해의 결정요인을 실증적으로 분석하기 위해 공간적 범위를 시군구로 설정하였다. 자연재해 예방을 위한 계획 수립과 재해 발생 시 현장의 지휘 및 예산집행권은 시군구 지방자치단체가 갖고 있으며, 자연재해 피해액 등 관련 자료를 확보할 수 있는 가장 작은 단위이기 때문이다.
우리나라 시군구의 수는 통폐합되거나, 분리되어 새로운 지방자치단체로 승격되는 과정에 의해 시기별로 다를 수 있다. 본 연구에서는 2000년 이후 통폐합되거나 분리된 시군구를 제외하고 최종적으로 227개 시군구를 선정하였다.7)
앞서 선정한 종속변수와 독립변수를 토대로 패널데이터를 구축하였다. 자연재해 피해의 결정요인을 고찰하기 위한 패널데이터의 공간적 범위는 227개 시군구이며, 시간적 범위는 종속변수와 독립변수 자료들이 최장으로 교차되는 2001년부터 2012년까지로 총 12년 동안이다. 따라서 227개 지역에 대한 12년 동안의 종속변수와 독립변수 값이 결합된 총 관측치 2,724개의 균형패널데이터가 구축된다. 그리고 자료의 안정성을 확보하기 위해 변수들을 로그 변환하였으며, 선형회귀식으로 표현하면 다음과 같다.8)
종속변수는 자연재해 총 피해액(DC)이고, 재난통계와 재해연보에 기록된 ‘총 피해액’을 말하며 단위는 백만 원이다. α는 상수항, β는 독립변수의 추정계수이다. u는 독립적이고 분산이 동일한 오차항이다. 선행연구 및 이론적 검토를 통해 사회경제적 요인으로 1인당 주민세액(tax, 단위: 천 원)과 재정자립도(finance), 지형적 요인으로 하천면적(river, 단위: km2), 도시화 요인으로 불투수면 면적(impervious, 단위: km2), 정책적 요인으로 지방정부의 방재예산(prevention, 단위: 천 원), 기후 요인으로 일 최대강수량(maxprcp, 단위: mm/일), 연 강수량(annprcp, 단위: mm)을 선정하였다. 변수들의 기초통계량은 Table 2와 같다.
Table 2
Descriptive statistics of log-transformed variables
자연재해 피해규모를 결정하는 요인을 고찰하기 위해 본 연구에서는 패널모형을 적용하였다. 횡단면 분석과 시계열 분석과 달리, 통제할 수 없는 관찰되지 않은 변수를 고려할 수 있고 패널데이터가 갖는 다양한 정보를 효과적으로 활용할 수 있는 패널모형은 사회과학 및 계량경제학 분야의 연구에서 가장 선호하는 분석방법이다.
자연재해 피해 규모를 결정하는 요인을 고찰하고자 하는 본연구도 통제하기 힘든 다양한 변수들이 존재한다. 왜냐하면, 자연재해가 일어나고 피해로 이어지는 과정은 상당히 복잡하고 지역별, 시기별로 다양한 원인이 존재하기 때문이다. 이러한 원인을 모두 변수로 포함시켜 분석하는 것은 거의 불가능하며, 통제하지 못한 다양한 변수들을 통계적으로 반영할 수 있는 모형이 필요한 것이다. Pielke & Downton(2000)은 자연재해의 경우 지역별 특징과 정책에 따라 매우 복잡한 과정으로 발생하기 때문에 한정된 독립변수를 활용하여 자연재해피해의 모든 것을 설명하지 못한다고 지적하였는데 본 연구에서 패널모형을 사용하는 가장 큰 이유가 여기에 있다. 따라서 패널모형은 자연재해 피해의 결정요인을 실증적으로 고찰하고 분석하는데 가장 적합하다고 할 수 있다.
4. 연구결과 및 고찰
4.1 패널회귀모형의 추정
오차항 설정에 따라 일원오차성분모형과 이원오차성분모형으로 구분되며, 오차항의 개체특성과 시간특성이 고정되어 있다고 가정하면 고정효과 모형, 시간에 따라 변한다고 가정하면 확률효과 모형으로도 구분할 수 있다. 이와 같이 오차항설정에 따라 다양한 패널회귀모형을 추정할 수 있으며, 그 중에서 적합한 모형을 선정하기 위한 하나의 방법으로 하우스만 검정(Hausman test)이 사용된다. 일원오차성분모형과 이원오차성분모형의 고정효과 및 확률효과에 대한 하우스만 검증 결과에 따르면, 전 후자 모두 고정효과 모형이 적합함을 확인하였다(Table 3).
Table 3
Model specification result
| Independent Variable | One-way error component model | Two-way error component model | |
|---|---|---|---|
| Model I (Region fixed) | Model II (Time fixed) | Model III (Region, time fixed) | |
| ln_per_capita_resident_tax | -2.248*** | 0.651** | 0.610 |
| ln_financial_independence | 2.838*** | -3.039*** | 0.580 |
| ln_river_area | 0.271 | 0.387*** | 0.376** |
| ln_impervious_area | -0.084 | 1.269** | -0.310 |
| ln_disaster_prevention_budget | 0.044 | 0.598** | -0.010 |
| ln_max_daily_precipitation | 1.513*** | -0.322 | -0.381 |
| ln_annual_precipitation | 5.080*** | 5.111*** | 6.115*** |
| Constant | -49.547*** | -42.862*** | -27.035*** |
| Adjusted R2 | 0.05 | 0.16 | 0.18 |
Table 4는 일원오차성분모형과 이원오차성분모형 중 고정효과 모형을 추정한 결과를 정리한 것이다. 고정효과 모형 중에서는 이원오차성분모형이 가장 설명력이 높았으나, 지역 및 시간특성을 더미변수로 처리하는 과정에서 자유도 손실이 높아 유의미한 계수가 적은 단점이 있다. 이에 일원고정효과 모형 중에서 최적 모형을 선택하는 것이 합리적일 것으로 판단하였고, 하우스만 검증 결과, 지역특성과 시간특성에 대한 가정의 현실성, 추정계수의 유의성, 모형의 설명력을 고려하여모형II(시간특성 고정)를 가장 타당한 모형으로 선택하였다.9)
독립변수들의 추정계수를 살펴보면, 연 강수량이 모든 모형에서 유의미하게 자연재해 총 피해액에 영향을 미치며, 추정된 계수의 크기도 가장 커 그 영향력이 상당한 것으로 나타났다. 본 연구에서 선택한 모형II에 따르면, 연 강수량이 1% 증가할 때 자연재해 총 피해액은 5.11% 증가한다. 반면, 강우강도를 나타내는 일 최대 강수량은 부호도 일정하지 않았으며, 유의미한 계수를 보여 준 경우에도 연 강수량의 추정계수보다 그 크기가 작았다. 이러한 결과는 일 최대 강수량 변수는 자연재해 피해 규모에 미치는 시간적 범위가 연강수량과 비교했을 때 매우 짧아서 그 영향이 가변적일 가능성이 높은 반면, 1년이라는 시간적 특성을 가진 연강수량은 자연재해 피해규모에 안정적으로 영향을 주어 더 높은 영향력을 행사하는 것으로 판단된다.
Table 4
Hausman test result
재정자립도 변수는 유의미한 계수를 보여주었으며, 모형 II에 따르면 자연재해 피해와 (−)부호로 영향을 주어 재정자립도가 1% 증가할 때 자연재해 총 피해액은 3.04% 감소하는 것으로 나타났다. 지방정부의 재정자립도가 높다는 것은 지역사회의 소득과 부의 수준이 높다는 것으로 자연재해 발생 시 지방정부가 중앙정부의 재정적 지원이 있기 전에 독자적인 대응이 가능하며, 이는 곧 자연재해 피해 규모를 저감하는데 기여할 수 있음을 시사한다.
불투수면 면적 변수는 (+)부호의 추정계수를 나타내었으며, 불투수면 면적이 1% 증가할 때, 자연재해 총 피해액은 1.27%증가하는 것으로 분석되었다. 불투수면 면적은 도시화 요인으로서 투수층을 충분히 확보하지 않고 불투수면 면적을 적절하게 관리하지 않으면 자연재해에 취약한 지역이 될 수 있음을 시사한다.
1인당 주민세액은 (+)부호 방향으로 유의미하게 자연재해에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 모형 II에 따르면 1인당주민세액이 1% 증가할 때 자연재해 피해는 0.65% 증가하는 것으로 해석할 수 있다. 소득수준이 높은 만큼 개인이 자연재해를 예방하고 대응하기 위한 장비, 시설, 설비 투자로 이어지지 않고, 자산의 집적과 가치 상승으로 인해 자연재해 총 피해액과 양(+)의 부호를 갖게 된 것으로 판단된다.
하천면적의 경우, 모든 모형에서 양(+)의 부호를 일관되게 유지하여 하천면적이 클수록 자연재해 피해 규모도 증가하는 것으로 나타났다. 모형II에 따르면, 하천면적이 1% 증가할 때, 자연재해 총 피해액은 0.39% 증가하는 것으로 분석되었다.
그리고 지방정부 방재예산은 대부분의 모형에서 양(+)의 부호가 다소 우세하게 나타났으며, 예상과는 반대되는 방향으로 자연재해 피해에 영향을 미치고 있었다. 지방정부가 향후 발생 가능한 자연재해에 대하여 사전적으로 예방 및 투자 사업을 실행하기 보다는 자연재해 발생 후 피해 복구 사업 중심으로 실행하는 특징에 따른 것으로 판단된다.
한편, 지역특성 고정효과 모형이 설명력이 낮지만, 지역특성효과를 확인하고 그 함의를 논하는데 활용할 수 있는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 지역특성을 고정시킨 모형을 통해 유역별, 행정구역별로 고정된 특성이 존재하는지 추가적으로 분석을 시도하였다.
본 연구에서 구축한 227개 시군구 패널데이터에는 5대강 유역(한강, 금강, 영산강, 섬진강, 낙동강)을 나타내는 더미변수, 16개 행정구역(서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산, 경기, 강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주)을 나타내는 더미변수 등 두 종류의 더미변수가 포함되어 있다. 이 더미변수를 지역특성 고정효과 모형에 개별적으로 추가하여 그 결과를 정리하였다(Table 5).
Table 5
Basin analysis by one-way error component model (region fixed)
| Basin | Region | ||
|---|---|---|---|
| Hangang River | - | Seoul | - |
| Busan | 4.500* | ||
| Daegu | -0.598 | ||
| Geumgang River | -1.072 | Incheon | 3.287*** |
| Gwangju | 3.498 | ||
| Daejeon | 3.269* | ||
| Yeongsangang River | -0.545 | Ulsan | 2.657 |
| Gyeonggi-do | 4.141*** | ||
| Gangwon-do | 6.423*** | ||
| Seomjingang River | -0.481 | Chungcheongbuk-do | 6.438*** |
| Chungcheongnam-do | 5.601*** | ||
| Jeollabuk-do | 6.270*** | ||
| Nakdonggang River | -1.837*** | Jeollanam-do | 5.740*** |
| Gyeongsangbuk-do | 5.467*** | ||
| Gyeongsangnam-do | 5.757*** | ||
| Jeju-do | 7.305*** | ||
유역더미변수의 추정계수를 살펴보면, 모든 유역이 통계적으로 유의미한 값을 가진 것은 아니지만 한강 유역을 기준으로 했을 때 모든 유역이 (−)의 값을 가진다. 이는 한강 유역이 어떤 관찰되지 않은 유역의 특성에 의해서 다른 유역보다 자연재해 피해가 큰 것으로 해석할 수 있다. 그러한 관찰되지 않은 특성에는 경사도, 형상계수와 같은 지형적 요인을 들 수 있으며, 경사도와 형상계수가 클수록 첨두유량에 차이가 있고 홍수와 같은 자연재해에 노출될 가능성이 크다. 5대강 유역의 평균경사와 형상계수를 살펴보면, 한강유역의 평균경사가 가장 크고 형상계수도 큰 편에 속하는 것을 확인할 수 있다(Table 6). 반면, 낙동강 유역의 형상계수가 1.62로 가장 큼에도 불구하고 다른 유역에 비해 자연재해 피해액이 상대적으로 가장 적은 것으로 추정되었는데, 이는 평균경사와 형상계수 이외의 어떤 관찰되지 않은 특성(예: 토양의 형질 등)에 의해 피해가 적은 것으로 보인다.
Table 6
Average Slope & Shape Factor of Five Major Basins in Korea
| Basin | Slope(%) | Shape Factor |
|---|---|---|
| Han River | 39.05 | 1.40 |
| Geum River | 32.20 | 1.12 |
| Seomjin River | 37.50 | 1.37 |
| Youngsan River | 23.63 | 1.15 |
| Nakdong River | 37.03 | 1.62 |
Source: Water Resources Management Information System in Korea http://www.wamis.go.kr
행정구역별 더미변수를 추가한 결과, 대구광역시, 광주광역시, 울산광역시를 제외한 모든 행정구역의 추정계수가 유의수준 10% 하에서 통계적으로 유의미하였다. 서울시를 기준으로 했을 때 강원도, 충청북도, 전라북도, 제주도 지역의 계수값이 6 이상으로 상대적으로 다른 지역보다 자연재해 피해가 클 수밖에 없는 지역 고유의 특성을 갖고 있는 것으로 나타났다.
4.2 가설 검증 및 고찰
패널회귀모형을 통해 도출된 자연재해 피해의 결정요인을 바탕으로 앞서 설정한 가설에 대하여 검증 및 시사점을 분석하였다.
첫 번째 가설은 자연재해 피해를 결정하는 요인으로 기후요인이 가장 크게 영향을 미치는가에 대한 것이다. 이 가설을 검증하기 위해 본 연구에서는 자연재해 피해에 영향을 주는 기후 요인을 강도 측면과 강우 규모 측면으로 살펴보았다. 강우강도를 나타내는 변수로 일 최대 강수량, 강우 규모를 나타내는 변수로 연 강수량을 적용하였다. 패널회귀분석 결과, 연강수량이 자연재해 피해에 유의미한 영향을 미치고 있으며, 가장 큰 영향력을 행사하고 있음을 확인하였다. 이와 같이 기후요인이 자연재해 피해 규모에 가장 많은 영향을 미치는 결과는 Pielke and Downton(2000), Choi(2004)의 실증분석 결과와도 일치한다.
두 번째 가설은 자연재해 피해를 결정하는 요인으로 사회경제적인 특징이 자연재해 피해 규모의 차이를 가져오는가에 대한 것이다. 본 연구에서는 사회경제적 요인으로 개인의 소득수준과 지방정부의 재정자립도에 따라 지역의 자연재해 피해액 규모가 달라질 수 있는지 분석하였다.
개인의 소득수준을 나타내는 1인당 주민세액을 활용하여 분석한 결과, 자연재해 피해 규모를 증가시키는 방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 소득수준이 높을수록 자연재해로 인한 피해액이 크다는 뜻으로, 자연재해에 대응하기 위한 개인의 노력으로 자연재해 피해가 줄어드는 효과보다는 가치가 높은 자산으로 인해 상대적으로 피해가 더 커지는 영향이 다소 우세한 것으로 나타났다. 또한 아무리 소득이 높더라도 자연재해로 인한 피해 규모가 크고 범위가 넓어 개인이 통제하고 관리할 수 있는 부분이 상당히 제한적일 수밖에 없는 것으로 보이며, 그만큼 자연재해의 예방과 관리를 위해서는 정부의 역할이 중요함을 간접적으로 시사한다.
지방정부의 재정자립도 변수를 살펴본 결과, 자연재해 피해규모에 (−)부호의 방향으로 유의미하게 영향을 미치는 것을 확인하였다. 추정계수의 절대값으로 비교하면, 기후요인인 연강수량 다음으로 재정자립도가 자연재해 피해 규모에 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 재정자립도가 1% 증가하면, 자연재해 총 피해액은 3.04% 감소한다. 실제 자연재해 발생 후에 중앙정부의 지원이 상당한 비중을 차지하는 것은 사실이지만, 자연재해 피해 규모는 시간차에 따라서도 달라질 수 있기 때문에 중앙정부의 지원 전에 지방정부가 재정적인 능력을 갖추고 독자적으로 신속하게 대응할 필요가 있다. 특히 본 연구에서 일원오차 지역특성 고정효과 모형에서 행정구역별 특성을 고찰한 결과에서도 강원도, 제주도, 전라남북도, 충청북도 등이 상대적으로 다른 지역보다 자연재해 피해가 증대되는 지역 고유의 특성을 갖고 있는 것으로 확인되었다. 결국 자연재해 예방 및 복구의 주체인 지방정부의 재정 규모와 활용 능력, 그리고 자연재해 관리 정책이 중요하며, 이러한 주장은 자연재해관리 정책에서 지역의 고유한 특성을 반영하고 지방정부의 역할을 강조한 Godschalk(2003), Choi(2004), Lim(2005)의 결과와 맥락을 같이한다.
이와 같이 개인과 지방정부로 구분하여 자연재해 피해규모에 사회경제적 요인이 미치는 영향을 종합해보면, 개인의 소득이 높을수록 자연재해 피해규모는 커지고 지방정부의 재정자립도가 높을수록 자연재해 피해규모는 감소하는 상반된 결과를 보여주었다. 선행연구들의 결과에서도 소득과 자연재해와의 관계는 (−)와 (+) 부호가 혼재되어 있으며, Kallenberg and Mobarak(2008)는 기존 선행연구들이 선형적 관계를 가정한 것과 달리 비선형적 관계의 가능성을 제시하며, 이 둘의 관계가 역 U자 모양을 가진다는 결과를 제시하였다. 따라서 소득 수준과 자연재해 피해규모와의 관계는 단정적으로 결론을 짓기보다는 대상지역의 사회경제적 특성과 재해의 종류 등을 종합적으로 고려하여 여러 가지 해석이 가능하며 향후 연구에서는 보다 정교한 방법으로 이 둘의 관계를 들여다보는 것이 필요하다.
세 번째 가설은 도시화 과정에서 나타난 토지이용의 변화가 자연재해 피해에 영향을 미치는가에 대한 것이다. 본 연구에서는 불투수면 면적으로 도시화가 자연재해에 미치는 영향을 확인한 결과, 불투수면 면적이 1% 증가하면 자연재해 총 피해액은 1.27% 증가하는 것으로 나타났다. 이와 같이 도시화의 영향으로 자연재해에 대한 취약성이 가중될 수 있음을 보여준 Changnon(2003), Teng et al. (2006), Nirupama and Simonovic(2007)의 결과와 일치한다. 특히 기후요인이나 사회경제적 요인은 정책적으로 통제하기 어려운 것과 달리, 도시화 요인은 도시계획 및 관리, 규제정책 등으로 통제할 수 있는 여지가 존재한다는 점에서 주목해야 한다. 즉, 자연재해예방 및 관리 정책에서 도시계획의 중요성을 확인하였으며, 자연재해에 회복력(resilience) 있는 사회로 나아가기 위해서는 불투수면 면적을 최소화하고 지속적으로 투수층을 확보하는 도시계획 및 관리 정책이 필요하다.
네 번째 가설은 자연재해 예방 정책과 자연재해 피해액 간의 관계에 대한 것이다. 본 연구에서는 지방정부의 세출 결산자료 중 재난방재 및 민방위 항목에 지출된 금액을 자연재해예방과 관련되어 있는 예산으로 해석하여 자연재해와의 관계를 살펴보았다. 그 결과, 예상과는 달리 지방정부의 방재예산규모가 1% 증가하면 자연재해 총 피해액은 0.6% 증가하는 것으로 나타났다. 이는 사후복구 중심의 정책으로 인해 상대적으로 자연재해 예방을 위한 노력이 미미하며, 자연재해 피해액을 감소시킬 만큼 충분한 예산 투입이 이루어지지 않고 있는 것으로 보인다.
4.3 정책적 시사점
자연재해 피해의 결정요인에 대한 가설을 검증한 결과를 토대로 본 연구는 다음과 같은 정책적 시사점을 제시할 수 있다.
첫째, 기후요인이 자연재해 피해 결정에 매우 유의미한 영향을 미치며 가장 큰 영향력을 행사한다. 기후 요인이 통제가 불가능한 점과 기후변화로 인해 강수량의 규모와 강도에 대한 불확실성이 증가하는 상황을 고려할 때, 사후복구 중심의 자연재해 관리 및 정책을 유지한다면 예측불가능한 상당한 규모의 자연재해 피해를 겪을 수 있음을 시사한다. 기후변화로 인해 점점 더 예측이 어렵다고 해서 수수방관하는 자세로 자연재해로 인한 피해를 모두 겪고 복구하는데 치중한다면,최악의 경우 회복할 수 없는 상태로 파괴되어 엄청난 비용을 치를 가능성도 있다. 따라서 향후 발생 가능한 자연재해 피해규모와 파급효과를 예측하는 시도가 필요한 시점이며, 이러한 예측을 통해 사회구성원들에게 위기관리의 필요성과 안전의식을 제고시킬 수 있고 예방 중심의 자연재해 관리 정책을 유도할 수 있다.
둘째, 개인의 소득수준 향상으로 자연재해 피해 규모가 커질 수 있는 반면, 지방정부의 재정적 상황이 양호하면 자연재해 피해를 감소시킬 수 있다. 소득수준의 향상이 자연재해를 증가 또는 감소시키는 결과가 공존하는 상황에서, 지방정부의 재정적 능력에 따라 자연재해 피해 규모가 달라질 수 있음을 확인하였다. 자연재해 발생 시 중앙정부의 관리와 지원이 있지만, 자연재해 예방 및 복구의 주체인 지방정부의 재정이 자연재해 피해 규모를 저감시키는데 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다. 따라서 지방정부는 중앙정부의 지원에만 의존할 것이 아니라 한정된 재정을 효율적으로 사용할 수 있어야 하며, 재정의 규모도 자체적으로 늘리려는 노력이 필요하다. 중앙정부도 자연재해 예방 중심으로 자연재해 정책의 패러다임을 변화시켜 지방정부의 자연재해 관리계획의 변화를 유도해야 한다. 또한 중앙정부에서 모든 자연재해 상황을 통제하고 관리하는 것도 중요하지만, 해당 지역의 지방정부가 효율적으로 자연재해에 대응할 수 있도록 정책적 지원도 필요하다.
셋째, 불투수면 면적을 증가시키는 토지이용의 변화가 자연재해 피해를 증가시킬 수 있다. 기후 요인과 다르게 토지이용계획, 도시계획은 통제가 가능한 요인으로 앞으로 자연재해관리 정책에 시사하는 바가 크다. 특히 복구 중심의 자연재해관리 정책이 예방 중심으로 변화가 필요한 시점에서 기후변화에 대한 적응 능력을 향상시키는데 도시계획 및 관리 정책이 갖는 중요성은 더욱 증대될 것으로 예상된다. 향후 도시계획은 투수층을 늘리고 불투수면을 줄이는 방향으로 수립되어야 하며, 이를 통해 사전적으로 자연재해 피해를 저감할 수 있을 것이다.
넷째, 지방정부의 방재예산 변수가 유의미한 추정계수를 보여주지 못해 재해예방활동과 자연재해 피해액과의 관계는 확인하지 못하였다. 유의미하지는 않지만, 예상과는 반대로 비교적 일관되게 양(+)의 방향을 나타내 지방정부의 방재예산이 클수록 자연재해 피해는 오히려 증가할 가능성도 있는 것으로 보인다. 이는 실제로는 복구활동에 예산이 투입되어 나타난 결과일 가능성도 다소 있으며, 향후 연구에서 보다 적절한 변수를 검토하고 선정할 필요가 있다.
5. 결론
자연재해 피해의 결정요인을 고찰하고자 227개 시군구 패널데이터를 구축하여 분석하였고, 그 결과를 바탕으로 정책적 시사점을 도출하였다.
자연재해 피해의 결정요인을 고찰한 결과, 기후 요인이 가장 큰 영향력을 보여주었으며, 기후변화로 인해 그 영향력의 크기는 앞으로 더 커질 가능성이 높다. 이는 향후 자연재해피해 규모가 증가하고, 증가폭도 기후변화로 인해 과거의 경험치보다 더 클 수 있음을 시사한다. 기후현상에 대한 예측이 쉽지 않고 기후변화라는 불확실성이 더해져 어려운 상황이지만, 향후 자연재해 피해 규모가 어떻게 변화할지 예측하는 노력은 여전히 필요하다. 미래에 발생 가능한 위험과 위기를 사전에 인지하고 미리 취약한 부분을 보완하고 강화시킨다면, 아무런 예측과 준비 없이 맞이한 경우와 비교했을 때의 자연재해 피해 규모는 분명히 차이가 있을 것이다.
결론적으로 기후요인이 자연재해 피해 규모에 큰 영향을 미치는 만큼 자연재해 피해액 추정 또는 파급효과 분석, 관련정책의 수립 시 강수특성의 변화 등 기후특성을 반드시 고려해야 함을 시사한다. 또한 불투수면 면적이 자연재해 피해를 증가시키는 요인임을 인지하고 도시계획 차원에서 불투수면을 저감하여 사전적으로 자연재해 피해를 줄이기 위한 노력도 필요하다.
한편, 본 연구는 다음과 같은 측면에서 개선이 필요하다. 기상학 및 대기과학에서 기상자료의 공간내삽방법으로 쓰이는 역거리가중법(Inverse Distance Weighting) 등을 이용하여 시군구 단위의 강수량 자료를 추정하고 이를 소득 등 인문사회경제적 자료와 결합시킨 균형패널데이터를 구축할 필요가 있다.10) 이는 자연과학과 사회과학 분야의 융합연구로서 더 신뢰할 수 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대한다. 그리고 패널모형의 변수설정 시 자연재해에 보다 결정적으로 영향을 미칠 가능성 있는 지형특성을 반영할 필요가 있다. 우리나라 자연재해의 대부분이 홍수라는 점에서 지역의 경사도, 토양의 형질 등 지형 특성을 고려한 분석이 이루어진다면 보다 적합성 있는 결과를 보여줄 수 있을 것이다. 또한 지방정부 방재예산 변수가 정부의 자연재해 예방 노력을 보여주는데 다소 적합하지 않았으며, 향후 연구에서는 중앙정부 및 지방정부의 자연재해 예방을 위한 노력을 반영할 수 있는 대리변수의 검토가 필요하다.
PDF Links
PubReader
ePub Link
Full text via DOI
Download Citation
Print
